Возникновение агентской AI-коммерции как катализатора для рекламы в ритейле
Агентская AI-коммерция предполагает наличие автономных AI-систем, которые действуют от имени покупателей, занимаясь поиском товаров, сравнением, переговорами и покупками на разных платформах. Недавние анализы рассматривают это развитие через оптимистичный и пессимистичный сценарии для сетей розничной рекламы (RMN), подчеркивая ее потенциал либо для усиления, либо для разрушения стратегий, основанных на поиске и рекламе на сайте.
Эта тенденция развивается на основе существующих внедрений, когда AI-агенты, встроенные в интерфейсы для общения, влияют на решения о покупке, сканируя варианты, фильтруя по предпочтениям, таким как бюджет или питание, и совершая транзакции. Ритейлеры обладают обогащенными данными первого уровня, что позволяет им предоставлять этим агентам структурированную информацию для рекомендаций, в то время как агенты могут обходить традиционные сайты, угрожая доходу от поиска, который составляет до 80% дохода RMN.
Оптимистичный сценарий: агенты как усилители спроса
В оптимистичном сценарии агентский AI генерирует новые потоки доходов для RMN, используя преимущества данных ритейлеров. Агентам требуются структурированные данные в режиме реального времени о доступности, ценах и атрибутах, которые контролируют ритейлеры, превращая каталоги в лицензируемые активы через API. Это повышает значимость контента о продуктах как отличительного фактора, отдавая предпочтение стандартизированным feed-ам, а не визуальным активам, отражающим образ жизни.
Категории повторных покупок, такие как продукты или электроника, подходят для автоматизации, направляя спрос в надежные сети выполнения заказов и увеличивая размеры корзины. Ритейлеры могут запускать собственные агенты для персонализации лояльности или пополнения запасов, сохраняя контроль в своих экосистемах. Конверсия растет, поскольку агенты сокращают трение, расширяя основные розничные операции и доходы от рекламы. Google Cloud подчеркивает необходимость обогащения каталогов изображениями и атрибутами спроса для включения этого, создавая динамичные цифровые полки, доступные для агентов.
Пессимистичный сценарий: риски посредничества
И наоборот, агентский AI представляет собой экзистенциальную угрозу, перенося поиск в чат-интерфейсы, снижая трафик на сайте. Покупатели, описывающие потребности на естественном языке — сейчас 37% используют более восьми слов, по сравнению с 4% в прошлом году — обходят спонсируемые списки ключевых слов. Реклама на сайте с маржой 70-80% исчезает, монетизация данных за пределами сайта снижается, поскольку агенты агрегируют межритейлерские записи, оставляя магазин в качестве устойчивого потока.
Сторонние агенты агрегируют и ранжируют результаты вне контроля ритейлера, превращая выбор в товар и разрушая лояльность. Эксперты отмечают, что ритейлеры сопротивляются широкому стороннему доступу для защиты отношений с клиентами и монетизации данных, ограничивая сферу действия агентов партнерствами. Это отражает прошлые сбои, но ускоряется с помощью разговорного поиска, соперничающего с эпохой ключевых слов.
Последствия для инфраструктуры контента e-commerce
Агентская коммерция требует трансформации в системах контента, центральных для масштабируемости e-commerce.
Product feed-ы должны развиваться от статических экспортов к AI-читаемым структурам с метаданными в реальном времени о характеристиках, инвентаризации и акциях. Стандартизация ускоряется, поскольку агенты анализируют атрибуты для сравнения, наказывая неполные данные и отдавая предпочтение marketplace с широким распространением.
Качество product card-ов возрастает: агенты отдают приоритет глубине — обзорам, визуальным элементам, спецификациям — над кураторством, требуя более полных, последовательных записей для ранжирования в рекомендациях. Скорость выхода на полку сокращается; no-code инструменты и AI автоматизируют обогащение, сокращая креативные циклы с недель до часов, обеспечивая при этом точность во всех каналах.
No-code platform-ы набирают популярность для быстрой оптимизации feed-ов, интегрируя генеративный AI для создания атрибутов или резюме. Подключение API становится обязательным, рассматривая агентов как VIP-клиентов для автономных переговоров и выполнения заказов. Bain & Company. McKinsey & QuantumBlack.
Стратегические реалии в разных категориях
Внедрение варьируется: низкоинтересные повторы делегируются легко, в то время как покупки, обусловленные страстью, такие как макияж или декор, сопротивляются полной автоматизации из-за эмоциональных факторов. Ритейлеры балансируют между блокированием доступа агентов для защиты рекламы и открытием для обнаружения.
Появляются гибридные пути — собственные агенты для фирменного опыта, оптимизированные данные для генеративных результатов (GXO вместо SEO). RMN-ы страхуются, укрепляя омниканальность, отслеживая форматы LLM-рекламы и монетизируя метаданные через спонсируемые рекомендации или комиссионные за влияние. Оба варианта сосуществуют: снижение трафика компенсируется ростом лицензионных доходов, требуя гибкой инфраструктуры.
#
Рост агентской коммерции подчеркивает острую необходимость в надежном управлении информацией о продуктах. Поскольку AI-агенты все чаще диктуют поиск и сравнение продуктов, качество и точность данных о продуктах становятся первостепенными. Эта тенденция подчеркивает важность стандартизированных, читаемых AI product feed-ов, что упрощает процесс обработки, обогащения и преобразования данных. Следовательно, ритейлеры могут извлечь выгоду из единой платформы, которая оптимизирует создание высококачественных, исчерпывающих данных о продуктах, которыми можно беспрепятственно обмениваться по различным каналам, включая интерфейсы на основе агентов. Хорошо структурированный feed данных подробно рассматривается в нашей статье о product feed-ах. В e-commerce product feed является критически важной частью, и важно избегать распространенных ошибок. Понимание того, как управлять своими данными, рассматривается в других статьях, например, Формат JSON: как один магазин превратил хаос в быструю синхронизацию, или с помощью delta feed-а. И при разработке этих feed-ов крайне важно понимать, как создавать продающие описания продуктов.